量子論に基づいたスピン‐原子ダイナミクス連成機械学習ポテンシャル構築手法の確立

• 研究課題/領域番号: 25K01491
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分26010:金属材料物性関連
• 研究機関: 産業技術短期大学
• 研究代表者: 森 英喜 産業技術短期大学, その他部局等, 准教授 (00456998)
• 研究分担者: 松中 大介 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (60403151) ; 大場 洋次郎 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60566793) ; 都留 智仁 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究主席 (80455295) ; 椎原 良典 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90466855)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2026年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2025年度: 11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
• キーワード: 機械学習原子間ポテンシャル / スピンー原子連成動力学

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、新規材料の機械特性予測のためのスピンー原子ダイナミクス連成解析手法の確立にある。新規材料開発には、原子モデリングを用いて材料の物性を予測的に評価することが重要である。新規材料が様々な環境で使用される可能性を考えた場合，その機械的特性評価には、スピンによる磁気的特性が力学的特性に与える影響を統合的に評価することが重要である。本研究では、量子論に基づいた物理モデルと機械学習技術を組み合わせることによって、スピンー原子ダイナミクス連成解析のための高精度原子間ポテンシャルの構築を目指す。